プロトタイピングとユーザビリティテストで「UXデザイン」を練りあげよう！ | UXデザイン基礎セミナー 第4回

ネットでの揉め事をみていると、多くは視野・視座・視点のミスマッチがきっかけのように思える。大学時代、所属していた武山政直先生のゼミで、最初のワークショップのテーマが「視野・視座・視点」のお話だった。 「視野」とは、視界の広さ。 「視座」とは、どの座標からモノを見ているか。 「視点」とは、どのポイントに対して注視しているか。 物事を観察するときは、自分がどういった「視野・視座・視点」から判断をしているのか、この3つの違いを意識しましょうね…といったオリエンテーションだっただった気がする（20年近く前のことなので、細部はうろ覚え）。 それまでは、曖昧に（というか意識をしていなかった）3要素の違いは、その後のモノの見方を大きく変えたように思える。 こういう話は、写真を例にすると、しっくりくる。そう思って、写真フォルダをひっくり返してみた。 密林の中で撮ったような写真だが… 実際には 背景のグリー

「データ整備人（仮）」という、「データベースからSQLを書いて抽出する」という仕事についての考察というか「なにこれ？」という話　→　データアーキテクトと呼ぶことにしよう 追記：データアーキテクトと命名して改めて整理した この役割については「データ整備人（仮）」ではなく「データアーキテクト」としてエンジニアとアナリストの間で兵站を担う「データアーキテクト」は1つの役割として確立しておいた方が良いと思うので整理してみたにまとめた。 なぜか誰もやりたがらない仕事 営業やマーケターなど、主にビジネスサイドから依頼を受け、必要なデータを集計・抽出して渡す役割がある。 この仕事をうまく表現する言葉もないためか、データに関わる人はもちろん求人情報含めて非常に混乱しているように見受けられる。 そこで、この役割について思うところを書いてみる。正直なところまだ自分の中でもまとまりきっていないので雑多な内容にな

こんにちは。AIキャリアシミュレーションアプリVIEWのメディア担当の安達です。 本日は立教大学を卒業後、楽天株式会社に入社しマネージャーを務めた後にITコンサルティングファームへ転職された三橋さんにお話をお伺いしてきました。 「現状に満足していてはダメになる」という理由で転職された三橋さんは、どのようなビジネス観をお持ちなのでしょうか。 ――――自己紹介をお願い致します 三橋 慧と申します。 立教大学卒業後、楽天株式会社に入社してチームマネージャーを経験した後、IT系コンサルティングファームへ転職し、現在はシンガポールに住んでいます。 本日はどうぞ、宜しくお願い致します。 ――――色々とお伺いしたいことはあるのですが、まずは学生生活について教えて頂けますでしょうか？ 大学生活は塾講師やホテルのレストラン、アパレルなどでアルバイトをしていて、時間があれば海外旅行に行っていました。 その他に

2019年6月12日、ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、機械学習を用いた予測分析サービス「Prediction One」の無償提供を開始した。 過去の実績データから将来の結果を予測するAI技術により、営業や業務管理、人事など幅広いビジネスへの適用が可能だ。 無償提供で企業の予測分析導入の第一歩に 企業が予測分析AIを導入する際、 の2つが必要になる。 多くの企業は「実績データ」を蓄積している。しかし、「機械学習」を扱える専門性を持つ人材の不足が障壁となっている。 そこで機械学習の専門知識がなくても簡単に操作できるのが「Prediction One」だ。本サービスの無料提供により、企業は簡単に予測分析ツールを導入できる。 シンプルで簡単な操作で高精度予測「Prediction One」には4つの特徴がある。 シンプルで簡単まずは、操作が簡単なことだ。学習から分析まではたった6

こういうことやぞ サムネイルで描いた事がこのエントリーの全てです. Pythonでは、「pandas」というライブラリを使ってデータ分析や解析をすることが非常に多いです. でも、「利用方法（またはユースケース）」に合わせた入門ってあんまりない気がします. ということで、「PyCon mini Sapporo 2019」でそんな話をしてきました. sapporo.pycon.jp 訳あって資料およびJupyter notebookは非公開*1ですが、こちらにその基本とかをまとめます. TL;DR - このエントリーは 実務や趣味のデータ分析でpandasを使う例を紹介します. 初歩的な使い方から中級者になるまでのヒントになると思います. なお,統計テクニック・機械学習には触れません・やりません. なお、対象読者は「そこそこPythonとJupyter notebookが使えてこれからデータ分

神奈川県鶴巻温泉の旅館「元湯 陣屋」（以下：陣屋）。その4代目女将が宮崎知子さんです。夫と共に経営を引き継ぐことになったのは今から10年前の2009年。宮崎さんは突如、創業100年を超える老舗の舵取りを託されることになりました。 就任当時は10億もの負債を抱え、半年後には倒産しようかという窮状。そんな崖っぷちから、わずか3年で経営を立て直した宮崎さん。さらに、週休3日制や有休完全消化など、従来の旅館業ではあり得なかった働き方改革にも取り組んでいます。 古参の従業員からの戸惑いや反発もあったなか、宮崎さんはどのように老舗旅館の変革を成し遂げたのでしょうか？ 苦闘の日々について伺いました。 サラリーマンの妻から、いきなり「女将」へ 宮崎さんが陣屋の女将に就任された経緯を教えてください。 宮崎知子（以下、宮崎）　2009年の10月に陣屋の事業を先代から継承し、夫が社長、私が女将に就任しました。義

平成30年度東京大学卒業式　総長告辞 本日ここに学士の学位を取得し、卒業式を迎えられた10学部、3,017名の卒業生のみなさんに、東京大学の教職員を代表して心からお祝いを申し上げます。また、この日にいたるまで、長い年月、みなさんの成長を支えてこられたご家族の皆様方のご苦労に対し、敬意と感謝の意を表します。本学が送り出した卒業生は、みなさんを含め合計286,106名となりました。1989年1月に始まった平成という時代が今、幕を閉じようとしています。みなさんは平成最後の卒業生として、本学を巣立つことになります。 今からちょうど4年前の2015年4月、私は東京大学総長として初めての入学式に臨みました。みなさんの多くも新入生として、同じ式に出席されていたと思います。その席で私がみなさんに伝えたメッセージの中に、「多様性を活力とした協働」という言葉がありました。覚えているでしょうか。 それから僅か4

運用型広告 注目記事Pick Up：2024年2月によく読まれた記事をまとめて紹介- 2024年3月28日 フェディバースとは？スレッズを中心としたソーシャル連合体は実現するか- 2024年3月22日 Microsoft 広告 アカウントマネージャーに聞く第17回：Microsoft 広告、PMAX がすべての市場で提供開始（3月アップデート）- 2024年3月22日 Criteo、インティメート・マージャーの共通IDソリューション「IM-UID」と連携- 2024年3月22日 Googleの決算書をわかりやすく解説：2023年4Q 過去最高売上を記録！ 知っておくべきポイントは？- 2024年3月1日 『プラットフォームの思想を知れば、これからの広告運用が見える』連載の趣旨 デジタル技術の進化により、年々増え続ける広告プラットフォーム。しかも各媒体でサイレントを含むアップデートが繰り返さ

早く帰ろうと思っても、仕事が思うように進まない。そんな悩みを抱えている方は、決して少なくないはずです。 しかし、「仕事の仕方」を変えるだけで驚くほど毎日が変化すると断言するのは、『トヨタ社員だけが知っている超効率仕事術』（渡邉英理奈著、フォレスト出版）の著者。 大学卒業後、トヨタ自動車に入社し、5年間にわたってトヨタの海外事業体の人材育成に携わったという実績の持ち主。 しかし入社してから2年間は仕事の仕方がわからず、毎日遅くまで残業しても一向に仕事が終わらなかったのだとか。原因もわからず、悶々としていたのだといいます。 しかし、当時の自分や、早く帰れずにいる人たちのことを思い返し、いまならその理由がわかるのだそうです。それは、残業を生み出す2大原因である「やり直し」や「ムダ」が多いこと。 プロセスのムダ、ムダな作業、ミスや勘違い、確認不足によるやりなおしなどが邪魔をして、想定以上に時間がか

「いずれはマネージャーとしてキャリアを伸ばしていきたい！」 そう思うクリエイターの皆様のお力になればと、私の過去のしくじりをもとにした「マネージャーになる前に知っておけばよかった4つのこと」をまとめています、少しでも皆様のお力になれると幸いです。 1.プレイングマネージャーは通過点ではなく上級職 初めてマネージャーをやるときに、「まずはプレイングマネージャーから始めよう」と考えていた時がありましたが、これは明確な失敗でした。 プレイングとマネジメントの双方をそれぞれ50%の時間で高い成果を出すことは非常に難しいです。 なぜなら短い時間で成果を出すためには、行動の「質を上げる」か「優先順位を正しくつける」しかないのですが、はじめてのマネジメントでトライアンドエラーを繰り返して成長していく過程と明確に矛盾します。 そうなると結果的に物理的な時間（残業）を増やすしかなくなり、疲弊していくことにな

無能な指揮官が率いる絶望的な戦い 日本史の「無能な指揮官」 と言えば真っ先に名前が上がるのは牟田口廉也ではないでしょうか。インド攻略を目指した無謀なインパール作戦を主導し多くの将兵を死なせた人物として悪名高いです。 各国史にはそれぞれ「無能な指揮官」とされる人物がいて、何をもって「無能」とするかによっても異なるので万人が納得するのは不可能なのですが、 「注意深さ、プロ意識、軍事知識の決定的な欠如によって歴史的な大惨事・大敗北をもたらした」 という観点で、前後編で「世界史の無能な指揮官」をピックアップしてみます。 「この人がいない！やり直し！」事案が多数発生しそうな気がしますが、あらかじめご了承ください。 ※2019/2/19 22:30 「7. カルロ・ペルサーノ」の項目の情報に大きな誤りがありましたので、修正しました。 １. 大カエピオ ?-?（共和制ローマ） ハンニバル以来のローマの大

予測マシンの世紀―ーＡＩが駆動する新たな経済 作者: アジェイアグラワル,ジョシュアガンズ,アヴィゴールドファーブ,小坂恵理出版社/メーカー: 早川書房発売日: 2019/02/06メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る人工知能の発展・普及のすさまじい昨今だが、すっかりバズワード化してしまって「ここでいう人工知能って何を指しているわけ？？」がわかりづらいケースも増えてきてしまっている。そんな中にあって本書は、「人工知能」と言われているものの多くが実際には「何を」提供しているのかを、より解像度をあげて解説している。 たとえば、人工知能とはいっても実際にはそれらは「知能」そのものではない点。また、現在の人工知能と呼ばれているものの多くが提供しているのが、知能の重要な構成要素のうちのひとつ、「予測」であることに焦点をあて、それらが個別具体的にビジネスにどのような影響を与える

そこそこ長いこと管理職をやっていて、「叱られて伸びる人」を見たことがありません。 いや、これは勿論私の観測範囲の問題であって、この世に「叱られて伸びる人」が存在しない、と言っている訳ではないんです。 もしかすると、「叱責されたことや叱責された内容を糧として、大きく自分の能力を伸ばす人」というのが、世の中には数多存在するのかも知れません。 それを否定する気はありません。 ただそれでも、「叱られてもそれ程気にしない人」こそいるものの、大多数は「叱られたら単に委縮してしまうだけであって、立ち直るまでしばらくパフォーマンスが低下する人」であるように感じています。 そういった人は、立ち直った後でも別段能力が上がったりはせず、総合的なステータスは叱られる前と比して大差ないように見えます。 そもそも、「叱る意義」ってどの辺にあるんでしょうか？ 勿論、何かしらミスや失敗があった場合、もうそれを繰り返して欲

ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス1本部の真鍋です。 私は博士後期課程を修了後、2016年の4月にヤフーに新卒入社し、約半年間の新卒研修を経て現在のチームに配属となりました。それ以来2年半ほど、キーワード検索エンジンの実装と、検索結果ランキングの改善に取り組んでいます。 より具体的には、ヤフーショッピングの商品検索に関わっています。検索結果ランキングは主に機械学習で生成されたモデルによっているのですが、このモデルに商品のどんな属性や、ユーザーの皆さんのどんな行動を入力したらいいかを考え、その実現に必要なコードを実装するのが主な仕事です。快適なサービスを提供するために計算コストを削減したり、これら全てのことがスムーズに進むように運用コストを削減

「篠田真貴子が選ぶすごい洋書！」第5回 “The Culture Code” by Daniel Coyle 2018年1月出版 『THE CULTURE CODE 最強チームをつくる方法』 著：ダニエル・コイル　訳：楠木 建 (監訳), 桜田直美 (訳) かんき出版、2018年12月5日 今回は「The Culture Code」を取り上げます。本書は、「メンバーの力量の総和より低い成果しか出ないチームがある一方で、メンバーの力量の総和の何倍もの高い成果を出すチームがあるのはなぜか」という問いに挑んだビジネス書です。 本書の英題は、直訳すると「組織文化の原則」くらいの意味でしょうか。元の英語のCode を「原則」としましたが、事例、ルール、マニュアルといったものよりは抽象度が高く、理念やコンセプトよりは具体的、そして原理ほど普遍性はない、といったあたりの意味です。私はまず、組織文化を扱う

(Image by Pixabay) この記事は以前の書籍リスト記事のアップデートです。 機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして（もしくはそうではない職名であったとしても）機械学習システム開発や統計分析を仕事にしたい人なら、最低限これだけは読んでおいて損はないだろうという書籍を初級向け5冊、中級向け10冊選定しています。ただし、以前とは若干異なり「仕事にする」イコール「プロフェッショナルを目指す」ということで、特に初級向けリストを若干レベルアップさせています。中には初学者でも結構読みこなすのが難しい本だけになっているかもしれませんが、中級向けリストに進む上でどうしてもこれだけは読破して欲しいという願望も込めました、ということで。 完全にお馴染みのネタなので特に説明することはないかと思いますが、言うまでもなく以下のリストは完全なる僕個人の独断と偏見で、最近出版されたり自分で読んだ本

TOP マガジン インタビュー LINEとサイバーエージェントは「データ基盤の設計・マネジメント、データエンジニアリング」をどうサービス発展につなげているか？ ユーザーの増加やサービスの多角化に伴い、各サービスの膨大なデータを収集・蓄積し、分析を行うことは、さらにサービスを発展させるために必要不可欠です。 そこで今回は、サイバーエージェント秋葉原ラボ・研究室長の福田一郎氏と、LINE Data Labsのデータエンジニアである吉田啓二氏に、「データ基盤の設計・マネジメント、データエンジニアリング」をテーマに、サービスを発展させる上で社内部署とどのように協力すればいいのかについて語っていただきました。 対談者プロフィール 株式会社サイバーエージェント　秋葉原ラボ研究室長 福田 一郎氏 2008年、サイバーエージェントに入社。2011年、秋葉原ラボを設立し、メディア事業全体の大規模データ処理基

まくら💮 @ayas1223 @yashi09 中野、飯田橋、八王子、府中、池袋、御徒町、学芸大学、錦糸町、吉祥寺、大宮、川崎、船橋などに店舗を構えている 青葉のラーメンを是非！！ 色んな美味しいラーメンの情報が満載で超有益なツイートですね！ありがとうございます！ pic.twitter.com/0hASBGr3qS 2019-01-11 22:07:25